Aplicaciones de negocio: cómo la IA aumenta la vida útil de estas tecnologías

Muchas aplicaciones empresariales tienen una vida útil corta. La IA puede prolongarla. Aquí te contamos cómo. 

¿Recuerdas Lotus 1-2-3? ¿WordPerfect? Estas aplicaciones, que alguna vez fueron populares, son ejemplos clásicos de software empresarial considerado indispensable, pero desde entonces han seguido el camino de los dinosaurios. Es un desafío perenne sin una solución fácil. Como cualquier profesional de TI puede atestiguar, mantener un stack tecnológico empresarial a menudo puede sentirse como arar en el mar. La implementación de un software busca resolver un problema comercial, sin embargo, ese software pronto queda desactualizado o incluso obsoleto cuando surge la gran próxima aplicación, hundiendo cualquier esperanza de un retorno de la inversión. Por fortuna, la IA cambia esa ecuación.  

Anteriormente, los desarrolladores creaban aplicaciones mediante la recopilación de requisitos y la escritura de la lógica empresarial (reglas y procesos que rigen el funcionamiento de una aplicación) para satisfacer esas necesidades. Hoy en día, con el uso de IA en el desarrollo de aplicaciones, los desarrolladores crean componentes reutilizables más pequeños para funciones específicas. Con aplicaciones que pueden aprender por su cuenta y copilotos de IA capaces de llevar a cabo tareas para las que nunca fueron programados, la obsolescencia del software pronto puede convertirse en una cosa del pasado.  

Tecnología lista para el futuro con IA 

La IA amplía la vida útil y la facilidad de uso de tus aplicaciones al aprender y adaptar continuamente nuevas funciones para ejecutar nuevos tipos de tareas. Entonces, ¿cómo prepararse para el futuro en la era de la inteligencia artificial (IA)? Imagina este escenario de servicio al cliente:  

Una empresa utiliza un chatbot de IA para responder preguntas básicas de los clientes, como “¿dónde está mi pedido?” o, “¿Cómo actualizo mi dirección de facturación?” A medida que pasa el tiempo, el chatbot recopila una gran cantidad de datos invaluables. Aprende las preguntas más frecuentes y qué respuestas se consideran más efectivas. Comienza por aprender qué tipos de interacciones conducen a una mayor satisfacción del cliente. El chatbot utiliza datos, aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para mejorar su comprensión del sentimiento del cliente. Por ejemplo, no agradecería tu paciencia cuando el cliente claramente exprese su enojo y, en cambio, te ofrecería escalar el problema.  

Esta comprensión más profunda te ayuda a comprender y resolver preguntas más complicadas que no pudiste aclarar inicialmente. Con el tiempo, el chatbot de IA se vuelve lo suficientemente sofisticado como para anticiparse a las necesidades en función de los patrones de datos que ha acumulado.   

Esto representa un punto de inflexión en el desarrollo de aplicaciones, ahorrando a las empresas el tiempo y el dinero de desarrollar nuevas capacidades desde cero, lo que les permite innovar mucho más rápido. Además de su capacidad para generar contenido, los LLM son capaces de razonar y orquestar tareas. Además, actualmente resuelven problemas que solían requerir de la creación de aplicaciones personalizadas, o que simplemente no eran posibles de resolver con aplicaciones tradicionales.  

La IA te ayuda a desarrollar nuevas capacidades de manera más eficiente 

Los copilotos de IA reducen la necesidad de inversiones frecuentes y costosas en nuevas tecnologías y flujos de trabajo, lo que permite ampliar la utilidad de la tecnología existente.  

Ajay Kumar Kambadkone Suresh, director de ingeniería de soluciones en Salesforce, da este ejemplo: Una empresa tiene 10 interfaces de programación de aplicaciones (API), un tipo de software que permite que diferentes programas se comuniquen entre sí. La empresa quiere lanzar un nuevo producto y necesita desarrollar dos nuevas API para hacerlo, lo cual requiere tiempo de desarrollo para construir y hacer pruebas.  

“Actualmente, con algunas personalizaciones y un poco de ingeniería ligera, puedes decirle a tu copiloto de IA que estás intentando crear este producto y necesitas un nuevo front-end, y conexiones a estos cuatro sistemas”, dijo. “¿Cuál es la mejor manera de hacerlo sin eliminar nada de lo que ya uso?” 

Expresó que el copiloto puede evaluar las API existentes y reutilizar los mejores bits de cada uno, creando algo nuevo sin invertir tiempo y dinero en crear algo desde cero.  

“Las empresas podrán hacer uso de lo que ya tienen para producir algo nuevo”, dijo.  

La adaptabilidad de la IA maximiza tus inversiones en software 

Dado que los copilotos de IA están diseñados para manejar una amplia gama de tareas y pueden desarrollar nuevas capacidades, se pueden reutilizar para diferentes usos empresariales. Esto se debe a su capacidad para aprender y adaptarse a través del análisis continuo de datos y el aprendizaje automático, lo que mejora su utilidad y, en última instancia, el retorno de la inversión.  

Imagínate lo siguiente. Un copiloto de IA se utiliza para automatizar tareas de marketing, analizar datos de clientes para la personalización de correos electrónicos, segmentar audiencias, recomendar productos y más. Ese mismo copiloto se puede volver a entrenar mediante datos de ventas, al proporcionarle información sobre clientes potenciales, interacciones con clientes e indicadores de ingresos. La IA aprende a aplicar sus capacidades al nuevo dominio, comprender los patrones y optimizar los procesos de ventas. 

Esto ayuda a maximizar las inversiones en IA tanto en ventas como en marketing, sin necesidad de dos sistemas de IA independientes. Eso solo es posible cuando un copiloto de IA está integrado de forma nativa con todas las aplicaciones de CRM, lo que brinda a los usuarios empresariales acceso a información y recomendaciones sobre ventas, marketing, comercio y servicios.  

“Ahí es donde la IA extiende la vida útil y la usabilidad de los productos”, dijo Kambadkone Suresh. 

Unifica tus datos para abrir nuevas oportunidades de CRM en toda la empresa 

Lo que hace posible este nivel de extensibilidad y reutilización es una red troncal de datos unificada que une los datos de CRM en marketing, ventas, servicio, y la actividad de comercio electrónico, lo cual ofrece una visión única de toda la actividad actual y anterior de tus clientes, independientemente de dónde residan los datos. Einstein Copilot, por ejemplo, lo entrega de inmediato, al conectar cada comando de LLM con datos actualizados de clientes de Salesforce Data Cloud. 

Al unificar los datos de los clientes en un repositorio como Data Cloud, todos los departamentos y aplicaciones trabajan con el mismo conjunto de datos actual, lo que mejora la coordinación y reduce la redundancia. Estas plataformas proporcionan los datos fundamentales que necesitas para las aplicaciones de IA.  

Eso es crucial si buscas sacarle el mayor valor posible de tus inversiones en tecnología. Ninguna tecnología dura para siempre, pero con la IA generativa y el backbone de datos adecuado, es posible extender en gran medida la vida útil de una aplicación, tal vez incluso alcanzar el nivel de “preparación para el futuro” ideal. 

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